​聚类算法，密度聚类，高效聚类，无监督聚类，快速聚类

资 源 简 介

​聚类算法，密度聚类，高效聚类，无监督聚类，快速聚类

详 情 说 明

密度聚类是一种基于数据点分布密度的无监督学习方法，其中最经典的算法是DBSCAN。与传统的K-means等基于距离的聚类方法不同，密度聚类的核心思想是将高密度区域的数据点划分为同一簇，而将稀疏区域的数据点视为噪声或边界点。

DBSCAN通过两个关键参数实现这种聚类方式：邻域半径eps和最小点数minPts。算法会首先寻找核心点，即在其eps邻域内至少包含minPts个点的数据点。然后通过密度可达性将这些核心点扩展成簇，最终形成聚类结果。

这种方法的优势在于能够发现任意形状的簇，且不需要预先指定簇的数量。它还能有效识别和处理噪声点，这在很多实际应用中非常重要，比如异常检测场景。不过参数选择对结果影响较大，需要通过经验或试探法来确定合适的eps和minPts值。

密度聚类算法在处理复杂分布的数据时表现出色，特别是当数据中存在密度差异较大的簇时。但计算邻域关系的时间复杂度较高，在大规模数据集上可能面临性能挑战。